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第七章使用pandas进行数据分组与聚合

任务7.1数据分组与聚合运算分组聚合原理分组过程使用内置统计方法聚合数据使用agg进行更灵活的聚合分组聚合原理

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节。在pandas中，分组运算主要通过groupby函数来完成，聚合操作主要通过agg函数来完成。分组与聚合的过程大概分三步：拆分：将数据集按照一些标准拆分为若干组应用：将某个函数或者方法应用到每个分组合并：将产生的新值整合到结果对象中分组聚合原理groupby对数据进行数据分组运算的过程分为三个阶段：分组、用函数处理分组和分组结果合并。

（1）分组。按照键（key）或者分组变量将数据分组。分组键可以有多种形式，且类型不必相同：①列表或数组，其长度与待分组的轴一样。②DataFrame对象的某个列名。③字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系。④函数，用于处理轴索引或索引中的各个标签。（2）用函数处理。对于每个分组应用我们指定的函数，这些函数可以是Python自带函数，可以是自定义的函数。groupby对象的agg，可在轴(列)上应用一或多个函数操作。（3）合并分组处理结果。把每个分组的计算结果合并起来。分组聚合原理-分组过程group=data.groupby('company')分组聚合原理-分组过程转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程如右图。使用内置统计方法聚合数据聚合函数直接应用到分组后的各列,注意分组字段列是以索引的形式存在的取分组后的某个列聚合以及聚合后的数据遍历分组对象，查看分组内部结构按多字段分组data.groupby(['company','age'])使用agg进行更灵活的聚合聚合Series，对每个分组的每个列都执行聚合函数聚合数据框，不同的列使用不同的聚合方案，使用字典的方式传入聚合方案使用pd.NamedAgg对不同的列使用聚合函数使用agg进行更灵活的聚合字典聚合方案可以使同一个列使用多个聚合函数聚合，但列索引二级也可以使用pd.NamedAgg对不同的列使用聚合函数，但是可以为聚合后的每一列赋予新的名字,这样列标签就一层了。使用agg

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